LLM-ágens alapú NLME modellillesztés automatizálása

A projekt célja egy LLM-alapú ágensrendszer kifejlesztése, amely automatizálja a nemlineáris kevert hatású (NLME) PK/PD modellek illesztését preklinikai és klinikai adatokon. A rendszer fogadja a mérési adatsorokat, az adatszerkezet alapján generálja és futtatja az NLME modellkódot (R-ben nlmixr2 és saemix, illetve Python), majd a statisztikai mérőszámok és diagnosztikai ábrák értelmezése alapján zárt hurokban iteratívan finomítja a modellt. Az első fázisban prompt-stratégiákra (few-shot, chain-of-thought) épülő prototípus készül egyszerűbb PK/PD modellekre, a második fázisban az ágens RAG-technikákkal és finomhangolással bővül, és komplexebb modellezési feladatokat is ellát. A keretrendszert daganatos egérmodellekből származó in silico és valós tumornövekedési adatokon validáljuk. A felhőben a CPU-igényes NLME illesztések (SAEM, bootstrap), az ágens-orchestrátor, a RAG-adatbázis és a fejlesztői környezet fut. Az eredmények a személyre szabott kemoterápia-tervezést szolgálják.